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//给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
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// 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长
//度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
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// 示例 1：
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//输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
//输出：2
//解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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// 示例 2：
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//输入：target = 4, nums = [1,4,4]
//输出：1
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// 示例 3：
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//输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
//输出：0
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// 提示：
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// 1 <= target <= 10⁹
// 1 <= nums.length <= 10⁵
// 1 <= nums[i] <= 10⁵
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// 进阶：
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// 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
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// Related Topics 数组 二分查找 前缀和 滑动窗口 👍 1592 👎 0

import java.util.HashMap;

/**
 * 长度最小的子数组
 *
 * @author saint
 */
class P209_MinimumSizeSubarraySum{
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new P209_MinimumSizeSubarraySum().new Solution();

    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        /*
        尝试双指针，左边为子数组起始下标，右边为子数组结束下标
         */
//        int res=Integer.MAX_VALUE;
//        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {//左侧下标
//            int sum = 0;
//            int len=Integer.MAX_VALUE;
//            for (int j = i; j < nums.length; j++) {//右侧下标
//                sum+=nums[j];
//                if(sum>=target){
//                    len = j-i+1;
//                    break;
//                }
//
//            }
//            if(len<res){
//                res=len;
//            }
//        }
//
//        return res==Integer.MAX_VALUE?0:res;
        /*
        滑动窗口算法：核心思想，不满足条件时，窗口边界右扩，满足条件时，收缩左边界
         */
        int res=Integer.MAX_VALUE;
        int left=0;
        int sum=0;//记录子数组中的和
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {//右边界位置
            sum+=nums[right];
            while(sum>=target){//满足条件的情况下，缩小左边界
                res=Math.min(res,right-left+1);
                sum-=nums[left];
                left++;
            }
        }
        return res==Integer.MAX_VALUE?0:res;
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
